• 대한전자공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.151-163
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• 1990

In this paper, rule-based stereo algorithm is explored to obtain three dimensional information of an object. In the preprocessing of the stereo matching, feature points of stereo images must be less sensitive to noise and well linked. For this purpose, a new feature points detection algorithm is developed. For performing the stereo matching which is most important process of the stereo algorithm, the feature representation of feature points is first described. The feature representation is then used for a rule-based stereo algorithm to determine the correspondence between the input stereo images. Finally, the three dimensional information of the object is determined from the correspondence of the feature points of right and left images.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권2호
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• pp.23-33
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• 2024

혼합 현실(MR : Mixed Reality) 기술의 발전은 의료 지원 장비 연구와 개발에 큰 영향을 주고 있다. 특히 현장에서 발생하는 응급 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다. MR 기술은 가상 정보를 실세계에 결합시켜 사용자가 실세계에서 가상 객체를 볼 수 있게 함으로써 응급 처치 및 현장 지원의 접근을 가능하게 한다. 그러나 장비의 특성 상 가상 객체를 사용자 시각 기준으로 정확히 일치시키는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 논문은 MR 환경에서의 3차원 생체 객체 인식 및 정합 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 사용자 측면에서 광학 기반 HMD를 장착한 상태에서 가상 오브젝트가 렌더링되어 가시화될 때 사용자의 시야인지 오차를 줄일 수 있었고 스켈레톤 인식 중 관절-Loss 현상을 없앨 수 있었다. 제안 방법은 실제 사용자 시야와 가상 이미지 사이의 오차를 줄이며, 가상 객체 인식 및 정합 과정에서 발생하는 오차를 감소시키는 기초를 제공할 수 있다. 본 연구를 활용하여 응급 처치를 위한 원격 의료 지원 시스템의 정확도를 개선하는 데 이바지할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.73-83
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• 2009

본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.1-11
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• 2004

본 논문에서는 비정형 객체를 능동형태 모델을 사용하여 실시간으로 추적하기 위한 방법을 제시하였다. 객체를 추적 할 때, 가려진 부분의 윤곽을 추정해 낼 수 있는 능동형태 모델을 사용하였으며, 비디오의 각 프레임에서 처리과정의 시간을 줄이기 위해서 영상을 계층적으로 분리하여 실시간 처리를 가능하게 하였다 또한 다음 입력영상의 초기 윤곽을 효율적으로 찾기 위해서 칼만필터(Kalman filter)를 사용하여 특징점을 예측하였고, 블록 정합(block matching) 기법을 추가하여 예측 안정성을 향상시켰다. 비 계층적 방법, 비 예측 방법 등과 비교 실험을 통해서 제안된 계층적, 예측형 방식이 수렴속도 증가와 모델링의 정확도에서 모두 개선된 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.185-191
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• 2009

This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 카메라 회전에 의한 배경의 왜곡이 존재하는 환경에서 조명변화와 대상물체의 흔들림에도 강건한 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 자동 검출방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위한 기존의 연구는 카메라가 고정되어 있는 환경을 대상으로 한 연구가 주를 이루지만 응용분야의 확대로 카메라를 회전함으로써 하나의 카메라로 보다 넓은 영역을 커버할 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 왜곡이 적은 에지세그먼트 기반 배경 파노라마 영상 생성 방안, 왜곡이 포함된 파노라마 영상에서 신속하게 현재 영상의 배경에지영상을 추출할 수 있는 에지특징 기반 GHT를 이용한 배경영상생성 방안, 시점의 차이와 왜곡을 극복하고 신뢰성 있게 이동 에지 세그먼트를 추출할 수 있는 에지 정합방안을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 조명 변화와 카메라의 흔들림에도 정확한 이동물체 검출이 가능함이 입증되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.9-16
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• 2018

미디어파사드 기술은 투사할 대상의 입면(立面, elevation)에 정합처리가 된 콘텐츠를 필요로 한다. 이런 이유로 투사될 대상체가 바뀔 때마다 같은 콘텐츠라도 정합처리를 매번 다시 수행해 주어야 한다. 이런 문제점은 투사 대상체의 입면을 분석하여 콘텐츠를 실시간으로 자동 정합 처리하여 투사하는 방법으로 해결 가능하다. 그러나 아직까지 콘텐츠의 실시간 매핑에 대해서는 뚜렷하고 획기적인 연구결과를 찾기 어렵기 때문에 새로운 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 투사될 대상의 입면정보를 분석하여 최적화된 투사영상을 실시간으로 얻을 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현한다. 제안된 방법은 IR카메라를 이용하여 얻어지는 입면의 깊이정보를 이용하여 영상 정합을 실시간 처리한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.133-142
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• 1993

본 논문은 2차원 물체의 형상 매칭에 관한것으로 다각근사화된 단순 2차원 물체에 적용하였다. 많은 형상 매칭 방법론이 수학적 벡터의 의현에 기초를 두고 확솔적인 패턴 인식을 사용하고 있다. 유출된 형상의 다양성과 많은 데이타량은 형상의 전체적인 구조의 관계를 나타내는데 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상을 다 각근사적 과정를 통하여 Relaxation 라벨링 기술을 이용함으로써 형상 매칭의 지점을 해결하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.868-874
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• 2007

This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.185-191
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• 1999

Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.